Осцилляции WaveCut
Ir al canal en Telegram
Mostrar más
El país no está especificadoLa categoría no está especificada
937
Suscriptores
+124 horas
+47 días
+2630 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Sin datos
¿Algún problema? Por favor, actualice la página o contacte a nuestro gerente de soporte.
Nube de Etiquetas
Sin datos
¿Algún problema? Por favor, actualice la página o contacte a nuestro gerente de soporte.
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
julio '26
julio '26
+9
en 3 canales
junio '26
+40
en 3 canales
Get PRO
mayo '26
+108
en 9 canales
Get PRO
abril '26
+677
en 4 canales
Get PRO
marzo '260
en 7 canales
Get PRO
febrero '26
+3
en 37 canales
Get PRO
enero '260
en 0 canales
Get PRO
diciembre '25
+25
en 0 canales
Get PRO
noviembre '250
en 0 canales
Get PRO
octubre '250
en 1 canales
Get PRO
septiembre '25
+127
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 09 julio | 0 | |||
| 08 julio | +2 | |||
| 07 julio | +2 | |||
| 06 julio | 0 | |||
| 05 julio | 0 | |||
| 04 julio | +2 | |||
| 03 julio | 0 | |||
| 02 julio | 0 | |||
| 01 julio | +3 |
Publicaciones del Canal
+3
Meta выкатила Muse Spark 1.1 — сlosed-source, API-only реинкарнация LLaMA, reasoning-модель, заточенная под агентные воркфлоу, кодинг и computer-use.
Модель уже в паблик-превью через Meta Model API и в режиме Thinking внутри Meta AI. Позиционируется как прямой конкурент frontier-агентам, задешево.
Главные фичи:
- Контекст 1M токенов с селф-менеджментом: Модель умеет сама компактить контекст и делать ретрив нужных данных из начала долгой таски. (Не знаю, как это работает, но, видимо, у меты есть какой-то вариант стейтфул чатов, а-ля Responses API) - Нативная агентность: Нормальный zero-shot по MCP-серверам, батчинг UI-действий и встроенная поддержка мультиагентности (главный агент + сабагенты). - Связка Vision + Code: Фокус на сложных багфиксах и крупных кодовых базах. Может написать веб-UI, сама его отскриншотить, найти визуальные баги, сматчить их с нужным файлом и выкатить фикс. - Perception & Action: Заточена на действия в браузере. Пример: скармливаешь видео товара с телефона — агент сам выдирает лучшие кадры, понимает суть и заполняет листинг на маркетплейсе. - Security 💩: Повышенная устойчивость к prompt injection, джейлбрейкам и снижение «поддакивания» (sycophancy).💰 Прайсинг (API):
Input: ~$1.25 / 1M токенов Output: ~$4.25 / 1M токеновПолучается, что-то на уровне Grok 4.5, но еще дешевле! Пресс-релиз
| 2 |  +9Meta запустила Muse Image — первую image-gen модель от Meta Superintelligence Labs, которая теперь стоит за визуалкой в Meta AI. Это не просто ещё одна генеративка: модель заточена под реальное использование внутри экосистемы Meta, чтобы быстро выдавать картинки для сторис, постов, чатов и даже рекламы, без мучительного подбора промптов. Muse Image уже крутится в Meta AI, а под капотом многих новых фич в Instagram и WhatsApp — это именно она.
Главный прикол — в связке с Muse Spark и "reasoning before rendering". Модель сначала разбирает смысл промпта, планирует композицию, может подмешивать несколько референсов, тянуть свежий контекст из веба и только потом рисует. Отсюда вещи, которые у многих конкурентов до сих пор боль: в Muse Image текст в картинке рендерится читабельно, инфографика и приглашения выглядят как готовый макет, а не как месиво из 2022. Плюс она умеет аккуратно склеивать несколько фото (селфи + фон, питомец + картина, комната + 3D-редизайн) без ощущения коллажа из трёх разных моделей.
Как обычно — тесная интеграция с экосистемой Meta на всех уровнях, но мне это не особо интересно, например.
Никакого опенсорса, конечно же, в духе обновленной политики Meta. | 292 |
| 3 |  MiMo-V2.5 — еще один пример того, что "цена токена" почти ничего не говорит о реальной себестоимости инференса.
Из статьи видно, что Xiaomi выжимает из железа и архитектуры кратные выигрыши: гибридный Sliding Window Attention режет KVCache и вычисления примерно до 1/7 от full attention, MoE снижает per-token compute, агрессивная работа с кэшем (L1/L2/L3, GCache, affinity-routing) дает 90%+ hit-rate, а сетевые и NUMA-оптимизации просто убирают "воздух" из пайплайна. А еще там — MTP, bucketing по длинам, мультимодальный энкодер с кросс-батчингом и GPU-препроцессингом.
Мой тейк: мы не знаем реальной внутренней цены инференса у провайдеров. Считать экономию и экономику инференс провайдеров по официальному прайсу — это бессмысленный пересчет попугаев. Модель может работать в 2–5 раз дешевле за счет инженерии и архитектуры, но внешняя "цена токена" этого не отражает. Делать из этих попугаев выводы в духе "этот провайдер точно субсидирует, а тот нет" — методологическая ошибка. Вы ничего не знаете, но делаете далеко идущие выводы из маркетинговой цены.
MiMo-V2.5, как и кейсы DeepSeek, показывает важную вещь: если серьезно заниматься архитектурой (Hybrid SWA, MoE, длинный контекст) и всей цепочкой инференса — от KVCache-двухпула и SWA-осознанного префетча до length bucketing, EP-/PP-конфигураций и мультимодального кэша, — можно радикально удешевить инференс по сравнению с тем, что нам продают сейчас. При этом конечный API-прайс — это уцена с учетом многократной маржи и хедрума.
Отсюда вывод. Споры про "настоящую" цену токена и про то, кто кого скрыто субсидирует, опираясь только на публичные тарифы, вредны. Они создают ложную уверенность, что вы понимаете экономику чужого стека. Используйте критическое мышление и не доверяйте статьям так называемых экспертов.
MiMo blog | 301 |
| 4 |  +3Проблема "doom loops" у reasoning‑моделей:
при сложных задачах (математика, код) модель застревает в повторении одного и того же фрагмента текста ("Wait, let me reconsider…" и т.п.) до конца контекстного окна. Это связано с переобученными «удобными» токенами вроде "the", "So", "Alternatively", усиливающим эффектом контекста (каждый повтор ещё больше повышает вероятность повторяющихся токенов) и почти жадной выборкой при низких температурах.
Liquid предлагает метод Antidoom на базе Final Token Preference Optimization (FTPO). Они автоматически собирают примеры лупов на специальной смеси промптов, детектируют участок, который повторяется хотя бы 4 раза, и целятся ровно в первый токен первого повтора. Для этой позиции берут топ‑k альтернативы модели, фильтруют шум, формируют пары «rejected токен» (виновник лупа) и несколько «chosen токенов» (разумные альтернативы) и обучают модель только на этом последнем токене в последовательности, с аккуратной регуляризацией в логит‑пространстве, чтобы не испортить остальное распределение.
Обучение через LoRA с довольно высокими рангами (128–256), на всех attention/MLP‑проекциях и lm_head, с маленьким learning rate и жёстким ранним остановом по метрике chosen_win, чтобы не "пересушить" модель и не создать новые лупы. На раннем чекпоинте LFM2.5‑2.6B доля лупящихся ответов упала с 10.2% до 1.4%, на Qwen3.5‑4B — с 22.9% до 1%. При этом метрики на задачах растут именно за счёт того, что модель перестаёт сама себя ломать повторами и доходит до правильных ответов, которые уже умела выдавать.
Интересный побочный результат: после подавления лупов становится видно, что высокие температуры (около 1.0) реально портят качество, а оптимум для таких моделей — около жадной выборки. Также авторы отмечают, что полезны несколько раундов Antidoom: первый раунд убирает "главных виновников", после чего всплывают новые, менее частые триггеры лупов, которые можно добить следующей итерацией FTPO. Весь пайплайн (генерация, детекция, тренер FTPO) выложен в репозиторий Antidoom.
Пост
Репо | 469 |
| 5 | Sin texto... | 1 |
| 6 |  Пу-пу-пу: Китай хочет закрыть свои лучшие ИИ-модели от внешнего мира 😬
Reuters пишет, что власти Пекина обсуждают ограничения на экспорт своих самых продвинутых моделей — в том числе тех, которые еще даже не вышли.
На встрече по этому вопросу были все главные китайские ИИ-компании: Alibaba, ByteDance и Z.ai. Что будет с опенсорсными моделями, на которых держатся 80% американских ИИ-стартапов (и не только) — неизвестно.
Кажется, ИИ-война набирает обороты 😨
@xor_journal | 327 |
| 7 |  В последнее время по чатам и Твиттеру гуляет тема, что китайские посредники нашли дешёвый доступ к флагманам и продают Opus и Claude Code за 1–10% официальной цены, а окупают это субсидиями и продажей ваших промптов.
Это все — развод.
Дешёвого доступа у них нет. Вам продают дешёвый ширпотреб под этикеткой флагмана, а разницу кладут себе в карман.
На сегодня нету возможности купить Opus дешевле, чем рыночная цена (если только вы не Cursor из 2024 года и имеете индивидуальные условия контракта). Соответственно, дешёвого Opus'а по скидкам для малоимущих просто не существует.
Когда вы только получаете доступ на несколько первых запросов или некоторое время вам отвечает настоящая дорогая модель, чтобы пройти ваш smoke-тест, а дальше в бэкенд тихо подставляют копеечную опенсорсную модель или что-то с опенроутера. Иногда там есть семантический роутер. Простые запросы уходят на дешёвый канал, контрольные иногда прогоняют через настоящий Opus.
Спрашивать "какая ты модель" наивно: релей модифицирует системный промпт в духе "отвечай, что ты Claude Opus", и она честно играет роль. Появились даже отдельные верификаторы вроде Veridrop. Академический аудит теневых API (arXiv, Real Money Fake Models) на части эндпойнтов нашёл до 45% проваленных проверок подлинности и просадку качества почти вдвое.
Многие люди недооценивают количество информации, проходящей через агентский харнесс. То, что мы видим в чате, это сильно сокращенная версия того, что ходит в API. Туда полетит весь контекст, необходимый для работы агента, включая ваши исходники и персональные данные, память агента, и он не будет сильно разбираться, попали туда ваши .env ключи или нет. А если попали, считайте, утекли, потому что прокси есть прокси, это MITM.
Если вы любите рисковать, ротировать ключи и вообще не хватает острых ощущений по жизни, то, пожалуйста, берите такие выгодные предложения и пользуйтесь. Но моя откровенная рекомендация — не ведитесь на бесплатный сыр. Можно заплатить гораздо больше в итоге.
Аудит теневых API | 716 |
| 8 | Стартап Biotic собрал SpudCell (или попросту Крошка-Картошка, хехе) — искусственную клетку из готовых, заранее известных деталей: жировой пузырёк-мембрана, геном на ~90 тысяч пар оснований из нескольких плазмид, плюс очищенный набор для синтеза белка из кишечной палочки (рибосомы, ферменты, тРНК). Эта клетка ест, растёт, копирует свою ДНК, делится и в опыте вытесняет более слабый вариант себя.
Ест она через слияние с мелкими пузырьками-кормушками, которые заносят внутрь липиды, рибосомы и мелкие молекулы. ДНК копирует полимераза Phi29. Делится с костылями — в долгих опытах клетку продавливают через мембранный фильтр, хотя зашитое в геном деление тоже показали. Отбор в каком-то виде тоже есть: вариант с сильным промотором α-гемолизина лучше питался, быстрее рос и выдавливал слабого.
Прикол в том, что клетку собрали снизу вверх из понятных частей с известным составом. Обычно минимальные клетки делают наоборот: берут живую бактерию и вырезают лишнее, и там остаются гены с непонятной функцией. Отдельные куски — синтез белка в пузырьке, рост мембраны, копирование ДНК — показывали и раньше. Челленджем была сборка всего в один рабочий цикл, и вот её победили. Джек Шостак, нобелевский лауреат, говорит, что другой такой системы, зашедшей так далеко, он не знает.
Нельзя сказать, что это живой организм. Рибосомы клетка сама не делает, их подкармливают снаружи, обмена веществ нет, энергию сама не производит. После пяти поколений полный набор ключевых плазмид оставался у трети потомков. Мутацию для отбора вносят руками, так что настоящей эволюции тут нет. Все детали взяты из существующей биологии, и к вопросу о зарождении жизни это отношения не имеет. Плюс это препринт без рецензии, а подачу критикуют: сначала пресса под эмбарго, оценка пирами не проводилась. Также смущает тот факт, что, называя проект открытым, авторы в препринте раскрывают, что уже подали патентную заявку.
Без лабораторной подкормки эта клетка нежизнеспособна, так что биориск близок к нулю. Вопросы появятся, если такие системы станут автономными. Дальше из этого может вырасти стандартная клетка-платформа для биопроизводства: лекарства, материалы, необычная химия.
Вывод: Сотворение жизни пока не достигли, но впервые собрали рабочий черновик клеточного цикла из понятного конструктора. Это важное достижение, потому что именно сборку долго не могли осилить. Имеет огромный потенциал для будущей фармы и биотеха.
Пресс-релиз | 402 |
| 9 |  The state of tech jobs market 2026 | 428 |
| 10 |  TL;DR: Пострижем баранов и вернем в план, когда шерсть перестанет расти.
Будет смешно и интересно, если GPT 5.6 Sol откроют для всех до 7 июля. | 491 |
| 11 | Влог о разработке прототипа сканера Midjourney | 565 |
| 12 | Помимо того, что ее будет невозможно использовать для кодинга, в пресс-релизе отмечается, что Fable 5 будет доступна в рамках подписок по 7 июля, и не более чем на половину недельного юзедж лимита. После этой даты Fable будет эксклюзивно Pay To Go за отдельно оплачиваемые токены. | 632 |
| 13 | Завтра модель Claude Fable 5 вновь станет доступна по всему миру.
После серии конструктивных переговоров с правительством США мы вновь запускаем модель с новым набором классификаторов, которые позволят выявлять и блокировать больше задач, связанных с кибербезопасностью. В ближайшей перспективе выполнение некоторых рутинных задач, таких как программирование и отладка, будет перенесено на модель Opus 4.8. В течение ближайших недель мы продолжим дорабатывать эти классификаторы, чтобы сократить количество ложных срабатываний и лучше различать случаи реального злоупотребления от законных запросов.
Мы также приступили к разработке согласованной концепции — совместно с Amazon, Microsoft, Google и другими партнёрами Glasswing — для оценки серьезности случаев «джейлбрейка» ИИ и определения того, как разработчики ИИ должны на них реагировать. Мы приглашаем других партнёров из отрасли и поставщиков моделей присоединиться к нам в этой работе.
Наконец, мы расширяем сотрудничество с правительством США в области тестирования моделей и мер безопасности. Это будет включать доступ к моделям и мерам безопасности на этапе до выпуска для оценки, обмен информацией о взломах и злоупотреблениях, а также выделение специальных ресурсов для совместных исследований.
Благодарим наших пользователей за терпение, а также наших партнеров из правительства, отрасли и научного сообщества, которые работали вместе с нами, чтобы Fable 5 снова стал доступен.
Пресс релиз
Оригинальный твит | 1 183 |
| 14 |  Минутка домашней конспирологии.
Этой весной случилась забавная ситуация, когда в API Anthropic случайно засветилась модель Claude Sonnet 5 и тут же исчезла.
А буквально через несколько дней анонсировали выход Claude Opus 4.7.
На основании этого случая возникла такая конспирологическая теория, что новые модели Anthropic стали настолько лучше, что компания решила сделать skip level и продавать Sonnet по цене Opus.
Якобы,
Opus превратился в Mythos,
Sonnet превратился в Opus.
И вот я смотрю на графики этого релиза и вижу одну такую очень режущую мне глаз деталь.
А именно: перформанс этой модели сильно размазан по доске и на низких уровнях мышления бывает даже хуже, чем у предыдущей версии - Sonnet 4.6. При этом в целом модель значительно лучше предшественника на большинстве задач.
А не продают ли нам новую Haiku под именем Sonnet 5?
Впрочем, что мы можем с этим поделать, кроме как поворчать. 🫠 | 839 |
| 15 | У нас случился вторник релизов!
Claude Sonnet 5 — новая рабочая лошадка Anthropic для разработчиков, по способностям где-то лучше, где-то хуже предыдущей версии, в зависимости от уровня мышления.
Nano Banana 2 Lite — самая быстрая и дешёвая модель Gemini для генерации картинок (codename: Gemini 3.1 Flash-Lite Image). По цене становится чуток ниже первой Nano Banana и вдвое дешевле Nano Banana 2, качество при этом приличное. С русским текстом справляется, но даже по демкам видно, что попроще.
Gemini Omni (Preview) — омни-модель Google, генерящая что угодно из чего угодно. Хорошо редактирует готовые видео и чуть слабее в генерации с нуля. | 494 |
| 16 |  Это могли бы быть мы с Плотвой,
но ты не шлешь донаты… | 492 |
| 17 |  Sin texto... | 970 |
| 18 | brain — память для AI-агентов
Что делает: запоминает что агент узнал про людей и компании из переписки, а потом отвечает на "что мы вообще про этого клиента знаем", "что изменилось с прошлой недели", "у нас по нему две версии — какая правильная?".
Чем отличается от того что уже есть (Mem0, Zep и прочие):
— Помнит когда что было правдой. Большинство систем кидают текст в вектор-базу и забывают что у фактов есть время. У brain "Алиса была на gold-тарифе до марта, потом ушла на platinum" — это две правильно связанные записи, а не каша где оба факта валяются вперемешку.
— Знает что менялось. Спросил "что мы узнали за неделю" — получил список: новые факты, отменённые, заменённые. Не "вот вектор-поиск по последним записям", а реальный diff с before/after.
— Замечает противоречия. Если из одного источника пришло "клиент активен", а из другого "ушёл" — не выбирает молча, а помечает обе записи как спорные и даёт агенту или человеку разрулить.
— Можно реально забыть. Пришёл GDPR-запрос — стираем человека со всеми его фактами, оставляем только хеш-метку для аудита. У большинства "забыть" значит "найди вектор и удали" — а ссылки на него висят.
Подключается через MCP к чему угодно: Claude Desktop, Cursor, Aider, Goose, Continue, n8n — обвязку писать не надо.
AGPL-3.0, можно поднять у себя или использовать как сервис.
https://github.com/inite-ai/inite-brain-service | 4 885 |
| 19 |  🐸 ByteDance показала Seedance 2.5
Компания анонсировала новую версию видеогенератора вместе с обновлением Seedance 2.0.
Что добавили:
— Генерацию видео до 30 секунд за раз;
— До 50 референсов — изображения, ролики, аудио и другие материалы;
— Вывод в 3K и 4K;
— Редактирование монтажа через текстовые промпты.
Официальный релиз обещают уже в начале июля.
• Источник
@aiaiai | 525 |
| 20 | Есть несколько методов компрессии весов LLM, и все для одной цели: ужать модель в памяти GPU и на диске с минимальной потерей качества. Бесплатный сыр, как нам известно из закона сохранения энергии, бывает только в мышеловке, так что без компромиссов не обходится.
Основной подход сейчас это набор методик Post-Training Quantization: у длинного дробного числа веса обрубают хвост, чтобы он занимал меньше места. Компенсируют это хаками, например ищут общий множитель, который декодирует группу весов обратно в оригинал, и сами веса бьют на группы так, чтобы этот множитель точнее восстанавливал исходное по всей группе. Есть гораздо более сложные варианты PTQ, но не мне о них рассказывать.
Чемпион локального квантования это *llama.cpp* и GGUF. Этот формат и рантайм стал известен благодаря тому, что заводит инференс буквально на любом чайнике, от Raspberry Pi до серверных стоек Nvidia.
Но не PTQ единым.
REAP, его представила Cerebras в прошлом году, и вот суть: берём калибровочный датасет, по нему определяем наименее полезных экспертов и просто их выкидываем из весов. Из методологии ясно, что метод работает только с MoE. Модель пересобирается без лишних экспертов, и всё вроде прекрасно.
На практике REAP-чекпойнты частенько выходят серьезно лоботомированными. Вместе с низкорелевантными экспертами уходит часть знаний, что логично, и часто заметно: модель тупеет на всём, кроме калиброванных кейсов, и порой просто ломается. Обидно, потому что метод хороший, обещает заметный выигрыш для локального инференса и не конфликтует с любыми методами квантования.
В начале этого года Samsung предложили очевидное, но своевременное лекарство от лоботомии. Называется REAM: то же самое, что REAP, только мерджинг вместо прунинга. Наименее важных экспертов сливают в одного усреднённого эксперта, в котором остаются знания от всех, кого при REAP бы выкинули. Метод почему-то ещё не разошёлся широко, но по моим вайб-чекам модели на REAM заметно лучше, чем REAP-версии.
Я решил попробовать сам и собрал свою REAM-модель на базе Qwen3.6-35B-A3B. Вышло примерно 24 миллиарда параметров. Обтачивал на агентской калибровке и русскоязычном корпусе, плюс сделал все варианты GGUF-квантов, чтобы запускать локально с полным контекстом на всём спектре консюмерских видеокарт.
Самый большой квант, 8-битный, весит чуть больше 24 ГБ и подойдёт владельцам 5090. Следующий вниз, 6-битный mixed precision, занимает уже 19,5 ГБ, влезет в 4090 и 3090 с запасом под контекст. Дальше вся линейка вплоть до однобитного лежит в репозитории. Мой вайб-чек кванты проходят: пишут код, пишут на русском, не тупеют. Наверняка получится очень неплохая рабочая лошадка для условного локального Hermes Agent.
Скачать модель и кванты можно по ссылкам ниже, буду благодарен за лайки на HF, чтобы поднять видимость.
Модель
GGUF-кванты
REAP, Cerebras
REAM, Samsung | 890 |
